オレは高校生シェル芸人 sudo 新一。幼馴染で同級生の more 利蘭と遊園地に遊びに行って、黒ずくめの男の怪しげな rm -rf / 現場を目撃した。端末をみるのに夢中になっていた俺は、背後から近づいてきたもう１人の --no-preserve-root オプションに気づかなかった。 俺はその男に毒薬を飲まされ、目が覚めたら・・・ OS のプリインストールから除かれてしまっていた！

『 sudo がまだ $PATH に残っていると奴らにバレたら、また命を狙われ、他のコマンドにも危害が及ぶ』

　上田博士の助言で正体を隠すことにした俺は、 which に名前を聞かれて、とっさに『gnuplot』と名乗り、奴らの情報をつかむために、父親がシェル芸人をやっている蘭の $HOME に転がり込んだ。ところが、このおっちゃん・・・とんだヘボシェル芸人で、見かねた俺はおっちゃんになりかわり、持ち前の権限昇格能力で、次々と難タスクを解決してきた。おかげで、おっちゃんは今や世間に名を知られた名エンジニア、俺はといえばシェル芸 bot のおもちゃに逆戻り。クラスメートの convert や ojichatや textimg にお絵かきコマンドと誤解され少年ワンライナーお絵かき団を結成させられる始末。

　ではここで、博士が作ってくれたメカを紹介しよう。最初は時計型麻酔 kill 。ふたについた照準器にあわせてエンターを押せば、麻酔シグナルが飛び出し、プロセスを瞬時に sleep させることができる。 次に、蝶ネクタイ型 banner 。裏についているダイヤルを調整すれば、ありとあらゆる大きさのメッセージを標準出力できる。必殺のアイテムなら fork 力増強シューズ。電気と磁力で足を刺激し、 :(){ :|:& };: でプロセステーブ

A pattern for building personal knowledge bases using LLMs.

This is an idea file, it is designed to be copy pasted to your own LLM Agent (e.g. OpenAI Codex, Claude Code, OpenCode / Pi, or etc.). Its goal is to communicate the high level idea, but your agent will build out the specifics in collaboration with you.

Most people's experience with LLMs and documents looks like RAG: you upload a collection of files, the LLM retrieves relevant chunks at query time, and generates an answer. This works, but the LLM is rediscovering knowledge from scratch on every question. There's no accumulation. Ask a subtle question that requires synthesizing five documents, and the LLM has to find and piece together the relevant fragments every time. Nothing is built up. NotebookLM, ChatGPT file uploads, and most RAG systems work this way.

Here are the steps needed to run a self hosted Open Street Map server (using Docker):

1. Download desired pbf files (like south-carolina-latest.osm.pbf) from https://download.geofabrik.de or just use the following empty planet below:

   
     <?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?>
     <osm version="0.6" generator="osmconvert 0.8.8" timestamp="2019-10-23T20:18:02Z">
       <bounds minlat="42.4276" minlon="1.412368" maxlat="42.65717" maxlon="1.787481"/>
     </osm>
   

日本語で技術的な原稿（書籍の章、記事、解説文）を書く・推敲するときは、以下の規範に従う。